4）有利于提高物流效率
物流快速化和实时调度是提高物流效率的有效途径。随着消费者消费观念的变化，物流的需求呈现出个性化和多样化的趋势，要求实现多品种、多频次和零库存的物流服务，传统的物流技术很难实现，ITS技术对这一要求的实现提供了新的思路。ITS技术实现了安全、快速、高效的运输，这为物流“零库存”的管理模式准备了条件；物流管理者对运输车辆的实时调度能充分满足消费者对物流需求适时变化的需要，例如，物流中心根据货物配载系统提供的信息为在途车辆提供货源信息，以降低车辆的空返率；再如，当消费者对已发货物的需求有变动时，物流中心借助于ITS技术可对需要改变行程的车辆进行及时调度，以便在消耗最低的情况下尽可能提高物流效率等。因此，ITS技术从根本上说有利于提高现代物流的效率。
3.基于ITS技术构建现代物流体系
现代物流系统是一个复杂的大系统，各物流环节是否能高效运作直接关系到整个物流系统的效益。在ITS技术的影响下，加强了物流运输和配送与现代物流中心、产货单位、用货单位以及交通监控中心的密切联系，为物流过程中伴随的信息流提供了通.的渠道，同时，也为物流的安全、高效运营创造了条件。
ITS技术是当代交通运输领域先进技术的代表，它以智能技术、动态控制技术和信息技术为基础有机地将车辆、使用者和道路三者联系在一起，随着信息处理技术和网络化技术的进步、移动通信手段的多样化、货物和车辆识别技术的进步尤其是无线识别技术的进步，统一管理物流的配送可能性加大，大大提高了信息反应速度，增强了供应链的透明度和控制能力，提高了整个物流系统的效益和客户服务的水平。
2.5 其他技术
2.5.1 生物特征识别技术
生物特征识别技术，是指以人的现场参与和不可替代性为前提，根据各人自身的物理特性或者行为特征，以及人体特征具有不可复制的特性，进行身份识别的技术。
1.技术特点
能够用来鉴别身份的生物特征应该具有以下特点：
①广泛性，每个人都应该具有该种生物特征；②唯一性，每个人拥有的特征是唯一的、各不相同的；③稳定性，该生物特征不应该随时间的变化而发生变化；④可采集性，所选择的生物特征应该是便于采集、便于测量的。
2.分类
根据生物特征的不同，可以将生物识别技术划分为指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、面像识别、签名识别、语音识别、步态识别、静脉识别等。
（1）指纹识别技术
指纹识别技术是利用光学技术、半导体硅技术和超声波技术，将现场采集到的指纹图像与特定的指纹图像进行对比，从脊断点和分岔的特征来进行身份识别的技术。指纹识别一般包括图像预处理、特征提取、特征匹配三个过程。
指纹识别技术是目前使用最方便、最可靠、无侵害、价格低廉的生物识别技术，具有很大的市场应用潜力。
（2）虹膜识别技术
虹膜是包裹在眼球上的彩色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜识别技术，就是利用摄像头对人体虹膜进行定位，将虹膜中的266个特征点与特定的虹膜进行对比，从而进行身份识别的技术。
（3）视网膜识别技术
视网膜识别技术是指用激光对眼球背面进行照射，获得唯一的血管图形，从而进行身份识别的技术。
视网膜识别技术的精度高，错误接受率很低；样本稳定、终身不变，并且难以伪造，使用方便；进行视网膜扫描时，不需要与摄像机进行直接接触；记忆模板小，视网膜的记忆模板只需要96个字节；但过程比较复杂，成本较高。
（4）面像识别技术
面像识别技术是通过面部特征及其相互关系来进行身份识别的技术。面像识别中使用的捕捉面部图像的技术可以分为视频技术和热成像技术两种。其中，视频技术是通过标准的摄像头对面部图像进行摄取，并记录下一系列核心点，例如眼睛、鼻子、嘴的位置和相对位置，从而形成模板；热成像技术是通过分析由面部毛细血管中的血液产生的热线来产生面部图像，经过转化机制后将面部图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配的信号。与视频技术不同的是，热成像技术并不需要较亮的光源，因此在黑暗的情况下也可以使用。
（5）签名识别技术
签名识别技术是将签名图像进行数字化，记录整个签名的动作，包括签字的速度、笔序和力度，从而测定该签名是否合法的一种行为测定技术。签名作为身份认证已经使用了几百年了。
签名识别技术的识别比较容易，已被大众所接受。随着年龄增长、性情变化和生活方式的改变，签名本身也会随之改变；为了处理签名不可避免的改变，必须采取其他手段进行补充。此外，签名较容易被模仿和伪造，安全性存在一定的问题。
3.系统应用
生物特征识别技术适用于几乎所有需要进行安全性防范的场合，遍及诸多领域，在金融证券、安全、公安、教育、海关等行业以及电子商务领域系统中都具有广阔的应用前景。
（1）代替信用卡或密码的应用
目前，国外许多高新技术公司正在试图用眼睛虹膜、指纹、面貌特征等取代人们手中的信用卡或密码，并且已经开始在机场、银行和各种电子器具上进行实际应用。
美国一家高技术公司研制出的虹膜识别系统已经应用在美国德克萨斯州联合银行的三个营业部内。储户来办理银行业务，无需银行卡，更没有回忆密码的烦恼。他们在取款机上取钱时，一台摄像机首先对用户的眼睛进行扫描，然后将扫描图像转化成数字信息与数据库中的资料核对，以对用户的身份进行检验。
日本三菱电机公司不久前将“指纹认证装置”微型化，并内置于公司将要推出的手机中。在使用者打电话时只要用手指触摸手机的传感器部位，手机就能马上识别出指纹是否与使用者事先登记的指纹一致。如果与事先登记的指纹不相符合，电话就不能接通。
这使手机用户再也不必担心手机被人盗用了。
（2）电子商务领域的广泛应用
美国前总统克林顿曾签署了电子签名法案，使电子签名在美国获得了与普通书面签名一样的法律地位，从而进一步方便了企业和消费者在网上做生意。而这项法案的签署，同时也促使美国各大生物技术公司加紧开发保证电子签名安全的技术，其中主要包括验证个人身份的加密数字代码装置和附加在计算机上的指纹或虹膜检查设施等。
2005年，全球通过电子商务网站达成的贸易额已超过6.2万亿美元。与此同时，随着交易量的增加，潜在的不安全因素也日益显露，网络黑客的破坏活动更会层出不穷。
鉴于生物识别的可靠性，未来人们在网上购物或交易时，须首先在生物识别仪器上进行身份认证，从而可以保证网络管理机构有效地监督网络交易的参与者，并大大减少不法分子对网络交易的破坏活动。因此，未来生物识别技术在电子商务领域的应用将有着广阔的前景。
2.5.2 语音识别技术
语音识别技术是指以语音为研究对象，通过比较用户的发音与计算机中的音速、词汇或短语的模板，从现有模型库中找出一个最接近的模型或序列作为识别结果，目的是最终实现人机自然交流的识别技术。
1.技术内容
语音识别技术从内容上来说，可以分为语音单元选取技术、特征提取技术、模型匹配及模型训练技术、语音压缩编码技术四个部分。
（1）语音单元选取技术
语音识别单元有三种：单词、音节和音素，具体选择哪一种，要由具体的研究任务确定。其中，单词单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，音节单元多用于单音节的汉语语音识别系统，音素单元则多用于多音节的英语语音识别系统。
（2）特征提取技术
特征提取技术是对语音信号进行分析处理，提取对语音识别有用的信息，同时对语音信号进行压缩的技术。语音信息中包含大量不同的信息，应该提取哪些信息，用哪种方式提取，需要综合各方面的因素，包括成本、性能、响应时间、计算量等等。目前常用的特征提取技术有：线性预测分析技术、MEL参数和基于感知线性预测分析提取的感知线性预测倒谱参数和小波分析技术。
（3）模型匹配及模型训练技术
模型匹配是根据一定原则，使未知模型与模型库中的某一模型获得最佳匹配；模型训练是按照一定原则，从大量已知模型中获取表征该模型本质特征的模型参数。目前使用的主要模型匹配和模型训练技术为：动态时间归正技术、隐马尔可夫模型和人工神经元网络。
（4）语音压缩编码技术
语音压缩编码技术是对语音信号进行压缩编码，将其变成数字信号的技术。这一方面使表示相同信息需要的文件量大大减小；另一方面，数字信号能够更好地进行传输，接收信息方再将数字信号进行解压和解码，重新合成语音信号。
